Multi-ChannelEndpoint的模式返回一个大而全的结果兼顾到所有的客户端的需求。

3、SOA喜欢自上而下，微服务喜欢自下而上

SOA架构在设计开始时会先定义好服务合同(service contract)。 它喜欢集中管理所有的服务，包括集中管理业务逻辑，数据，流程，schema，等等。 它使用Enterprise

Inventory和Service Composition等方法来集中管理服务。 SOA架构通常会预先把每个模块服务接口都定义好。 模块系统间的通讯必须遵守这些接口，各服务是针对他们的调用者。

SOA架构适用于TOGAF之类的架构方法论。

微服务则敏捷得多。只要用户用得到，就先把这个服务挖出来。然后针对性的，快速确认业务需求，快速开发迭代。

六、怎么具体实践微服务

要实际的应用微服务，需要解决一下四点问题：

1、客户端如何访问这些服务

2、每个服务之间如何通信

3、如此多的服务，如何实现？

4、服务挂了，如何解决？（备份方案，应急处理机制）

1、客户端如何访问这些服务

原来的Monolithic方式开发，所有的服务都是本地的，UI可以直接调用，现在按功能拆分成独立的服务，跑在独立的一般都在独立的虚拟机上的 Java进程了。客户端UI如何访问他的？

后台有N个服务，前台就需要记住管理N个服务，一个服务下线/更新/升级，前台就要重新部署，这明显不服务我们 拆分的理念，特别当前台是移动应用的时候，通常业务变化的节奏更快。

另外，N个小服务的调用也是一个不小的网络开销。还有一般微服务在系统内部，通常是无 状态的，用户登录信息和权限管理最好有一个统一的地方维护管理（OAuth）。

所以，一般在后台N个服务和UI之间一般会一个代理或者叫API Gateway，他的作用包括：

① 提供统一服务入口，让微服务对前台透明

② 聚合后台的服务，节省流量，提升性能

③ 提供安全，过滤，流控等API管理功能

其实这个API Gateway可以有很多广义的实现办法，可以是一个软硬一体的盒子，也可以是一个简单的MVC框架，甚至是一个Node.js的服务端。他们最重要的作 用是为前台（通常是

移动应用）提供后台服务的聚合，提供一个统一的服务出口，解除他们之间的耦合，不过API Gateway也有可能成为单点故障点或者性能的瓶颈。

用过Taobao Open Platform（淘宝开放平台）的就能很容易的体会，TAO就是这个API Gateway。

2、每个服务之间如何通信

所有的微服务都是独立的Java进程跑在独立的虚拟机上，所以服务间的通信就是IPC（inter process communication），已经有很多成熟的方案。现在基本最通用的有两种方式：

同步调用：

①REST（JAX-RS，Spring Boot）

②RPC（Thrift, Dubbo）

异步消息调用(Kafka, Notify, MetaQ)

同步和异步的区别：

一般同步调用比较简单，一致性强，但是容易出调用问题，性能体验上也会差些，特别是调用层次多的时候。RESTful和RPC的比较也是一个很有意 思的话题。

一般REST基于HTTP，更容易实现，更容易被接受，服务端实现技术也更灵活些，各个语言都能支持，同时能跨客户端，对客户端没有特殊的要求，只要封装了HTTP的

SDK就能调用，所以相对使用的广一些。RPC也有自己的优点，传输协议更高效，安全更可控，特别在一个公司内部，如果有统一个 的开发规范和统一的服务框架时，

他的开发效率优势更明显些。就看各自的技术积累实际条件，自己的选择了。

而异步消息的方式在分布式系统中有特别广泛的应用，他既能减低调用服务之间的耦合，又能成为调用之间的缓冲，确保消息积压不会冲垮被调用方，同时能保证调用方的

服务体验，继续干自己该干的活，不至于被后台性能拖慢。不过需要付出的代价是一致性的减弱，需要接受数据最终一致性；还有就是后台服务一般要 实现幂等性，因为消息

发送出于性能的考虑一般会有重复（保证消息的被收到且仅收到一次对性能是很大的考验）；最后就是必须引入一个独立的broker，如果公司内部没有技术积累，

对broker分布式管理也是一个很大的挑战。

3、如此多的服务，如何实现？

在微服务架构中，一般每一个服务都是有多个拷贝，来做负载均衡。一个服务随时可能下线，也可能应对临时访问压力增加新的服务节点。服务之间如何相互感知？服务如何管理？

这就是服务发现的问题了。一般有两类做法，也各有优缺点。基本都是通过zookeeper等类似技术做服务注册信息的分布式管理。当服务上线时，服务提供者将自己的服务信息

注册到ZK（或类似框架），并通过心跳维持长链接，实时更新链接信息。服务调用者通过ZK寻址，根据可定制算法， 找到一个服务，还可以将服务信息缓存在本地以提高性能。

当服务下线时，ZK会发通知给服务客户端。

客户端做：优点是架构简单，扩展灵活，只对服务注册器依赖。缺点是客户端要维护所有调用服务的地址，有技术难度，一般大公司都有成熟的内部框架支持，比如Dubbo。

服务端做：优点是简单，所有服务对于前台调用方透明，一般在小公司在云服务上部署的应用采用的比较多。

4、服务挂了，如何解决

前面提到，Monolithic方式开发一个很大的风险是，把所有鸡蛋放在一个篮子里，一荣俱荣，一损俱损。而分布式最大的特性就是网络是不可靠的。通过微服务拆分能降低这个风险，

不过如果没有特别的保障，结局肯定是噩梦。所以当我们的系统是由一系列的服务调用链组成的时候，我们必须确保任一环节出问题都不至于影响整体链路。相应的手段有很多：

①重试机制

②限流

③熔断机制

④负载均衡

⑤降级（本地缓存）

这些方法基本都很明确通用，比如Netflix的Hystrix：https://github.com/Netflix/Hystrix

七、常见的设计模式和应用

有一个图非常好的总结微服务架构需要考虑的问题，包括：

1、API Gateway

2、服务间调用

3、服务发现

4、服务容错

5、服务部署

6、数据调用

六种常见的微服务架构设计模式：

1、聚合器微服务设计模式

这是一种最常见也最简单的设计模式：

聚合器调用多个服务实现应用程序所需的功能。它可以是一个简单的Web页面，将检索到的数据进行处理展示。它也可以是一个更高层次的组合微服务，对检索到的数据增加业务逻辑后进一步

发布成一个新的微服务，这符合DRY原则。另外，每个服务都有自己的缓存和数据库。如果聚合器是一个组合服务，那么它也有自己的缓存和数据库。聚合器可以沿X轴和Z轴独立扩展。

2、代理微服务设计模式

这是聚合模式的一个变种，如下图所示：

在这种情况下，客户端并不聚合数据，但会根据业务需求的差别调用不同的微服务。代理可以仅仅委派请求，也可以进行数据转换工作。

3、链式微服务设计模式